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								      本發(fā)明屬于監(jiān)控設(shè)備可視化技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種三維場(chǎng)景下基于海量監(jiān)控設(shè)備可視域分析的目標(biāo)監(jiān)測(cè)方法，包括：獲取三維地圖和各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的位置信息；根據(jù)監(jiān)控設(shè)備的位置信息將監(jiān)控設(shè)備映射到三維地圖上；采集各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù)，并繪制各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)稀疏記憶與語(yǔ)言模型的長(zhǎng)期視頻理解系統(tǒng)，包括：用于從長(zhǎng)視頻中提取視覺特征的視覺編碼器；用于存儲(chǔ)和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺特征的記憶庫(kù)模塊；用于動(dòng)態(tài)管理記憶庫(kù)模塊的稀疏自適應(yīng)模塊，記憶庫(kù)模塊通過(guò)查詢變換器Q?Former與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人工智能的無(wú)人機(jī)巡檢電纜表面缺陷檢測(cè)方法。所述方法包括：獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)；第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無(wú)人機(jī)對(duì)電纜表面使用預(yù)設(shè)的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù)；第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無(wú)人機(jī)對(duì)與第一電纜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無(wú)人機(jī)視覺檢測(cè)與AIS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與裝置，該方法包括：對(duì)無(wú)人機(jī)上的機(jī)載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取所述圖像中船舶的方位特征，所述方位特征包括位置信息和航向信息；根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，獲取所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺檢測(cè)方法、系統(tǒng)及邊緣計(jì)算盒子，通過(guò)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進(jìn)行多尺度邊緣檢測(cè)，生成不同尺度的邊緣特征圖；根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框，確定各個(gè)邊緣特征圖中像素的梯度方差；根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學(xué)習(xí)方法，包括：先對(duì)圖像進(jìn)行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理，再通過(guò)旋轉(zhuǎn)等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充均衡數(shù)據(jù)集；構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu)，以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征，經(jīng)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務(wù)林地識(shí)別方法，包括：步驟S1，獲取林地遙感數(shù)據(jù)，確定自主輸入通道；步驟S2，通過(guò)用戶自主輸入通道，將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本測(cè)試數(shù)據(jù)，將其通過(guò)數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù)，提取出各樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種自動(dòng)提取點(diǎn)云特征線的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法應(yīng)用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊，特征線功能模塊，用于接收導(dǎo)入的多種格式的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：對(duì)原始特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，并確定待生長(zhǎng)點(diǎn)隊(duì)列，重復(fù)以下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對(duì)比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對(duì)待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割得到圖像分割結(jié)果；該模型將對(duì)待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次特征提取，得到兩個(gè)未標(biāo)記低維特征后通過(guò)特征級(jí)對(duì)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及視覺SLAM技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：對(duì)每幀RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)以及特征點(diǎn)提取，得到多個(gè)目標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)框；將下一幀RGB圖像中的多個(gè)目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改進(jìn)DETR的管道缺陷檢測(cè)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：首先，DETR的主干網(wǎng)絡(luò)修改為CrossFormer；其次，編碼器通過(guò)多尺度可變形注意力對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)輸出的多尺度特征進(jìn)行增強(qiáng)；之后，解碼器將編碼器輸出的特征與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與數(shù)字產(chǎn)品融合展示系統(tǒng)，通過(guò)標(biāo)識(shí)識(shí)別模塊可識(shí)別二維碼、圖形碼、射頻識(shí)別標(biāo)簽等預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)，集成于智能終端或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備，方便用戶隨時(shí)操作，提升使用便捷性，三維模型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)外觀結(jié)構(gòu)、內(nèi)部組件及可交互功能數(shù)據(jù)，為用戶提供全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬形象的交互方法和裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)虛擬形象；響應(yīng)于接收到至少一條交互內(nèi)容，所述目標(biāo)虛擬形象基于人工智能模型針對(duì)所述至少一條交互內(nèi)容輸出至少一條交互響應(yīng)，所述交互響應(yīng)包括文字回復(fù)、語(yǔ)音回復(fù)、表情回復(fù)、動(dòng)作回復(fù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于層級(jí)語(yǔ)義場(chǎng)的開放詞匯三維場(chǎng)景語(yǔ)義查詢方法，通過(guò)零樣本分割模型SAM提取子部分、部分和整體層級(jí)的實(shí)例掩碼，結(jié)合CLIP編碼器生成像素級(jí)多粒度語(yǔ)義特征圖；改進(jìn)神經(jīng)輻射場(chǎng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)多分辨率哈希網(wǎng)格與多頭多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)三維空間坐標(biāo)到多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺數(shù)據(jù)的編輯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該編輯方法包括：根據(jù)用戶輸入的視覺數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)類型，按照與該數(shù)據(jù)類型匹配的特征提取方式，對(duì)視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到視覺數(shù)據(jù)的視覺特征；對(duì)于用戶輸入的編輯需求描述信息進(jìn)行特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，且更為具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的包裝設(shè)計(jì)優(yōu)化系統(tǒng)及方法，利用產(chǎn)品圖像和包裝設(shè)計(jì)圖像，分析并優(yōu)化包裝設(shè)計(jì)，通過(guò)調(diào)整顏色、優(yōu)化圖案、改進(jìn)信息傳達(dá)等方式提升產(chǎn)品包裝的吸引力和傳播效果，以滿足消費(fèi)者對(duì)視覺體驗(yàn)的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種激光雷達(dá)與相機(jī)標(biāo)定方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的方法包括獲取標(biāo)定物的二維圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲得相機(jī)參數(shù)；提取感興趣區(qū)域的點(diǎn)云特征點(diǎn)，得到第一點(diǎn)云特征點(diǎn)集；提取感興趣區(qū)域的二維圖像特征點(diǎn)；利用平面或邊緣直線擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及鍍膜缺陷視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于LMC工藝的塑料基材表面鍍膜缺陷檢測(cè)方法，包括：獲取塑料基材表面鍍膜的膜層形貌灰度圖像，構(gòu)建各像素點(diǎn)的凹坑方向差異度，得到各像素點(diǎn)的凹坑邊裂特征值，進(jìn)而獲取各像素點(diǎn)的凹坑特征值，對(duì)疑似凹陷特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能圖像優(yōu)化的動(dòng)態(tài)顯影方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：接收顯影指令則同時(shí)采集得到可見光圖像及同位素成像圖像，從可見光圖像中提取輪廓信息以對(duì)同位素成像圖像進(jìn)行區(qū)域分割得到區(qū)域分割圖像，進(jìn)一步對(duì)區(qū)域分割圖像進(jìn)行背景分割得到前景...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于文本控制的三維場(chǎng)景局部編輯方法，包括：基于文本查詢構(gòu)建三維高斯語(yǔ)義場(chǎng)，通過(guò)嵌入語(yǔ)義特征至各向異性高斯基元，并結(jié)合CLIP模型的多視角語(yǔ)義監(jiān)督與余弦相似度計(jì)算，直接生成精確的三維對(duì)象掩碼；以目標(biāo)對(duì)象為中心篩選有效視角，通過(guò)方位角聚類分...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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